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绘制散点图(plt.scatter) 绘制竖向条形图(plt.bar)(适用于离散数据) 绘制直方

时间:2020-11-21 19:27:49

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绘制散点图(plt.scatter) 绘制竖向条形图(plt.bar)(适用于离散数据) 绘制直方

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绘制散点图绘制条形图绘制横向条形图(plt.barh)绘制多柱条形图绘制直方图(原始数据)直方图(已整理好的数据)

绘制散点图

假设通过爬虫你获取到了北京3,10月份每天白天的最高气温(分别位于列表a,b),那么此时如何寻找出气温和随时间(天)变化的某种规律?

a = [11,17,16,11,12,11,12,6,6,7,8,9,12,15,14,17,18,21,16,17,20,14,15,15,15,19,21,22,22,22,23]

b = [26,26,28,19,21,17,16,19,18,20,20,19,22,23,17,20,21,20,22,15,11,15,5,13,17,10,11,13,12,13,6]

# coding = utf-8import matplotlibfrom matplotlib import pyplot as pltfrom matplotlib import font_managerfont = {family: MicroSoft YaHei,weight: old}matplotlib.rc("font", **font)y_3 = [11,17,16,11,12,11,12,6,6,7,8,9,12,15,14,17,18,21,16,17,20,14,15,15,15,19,21,22,22,22,23]y_10 = [26,26,28,19,21,17,16,19,18,20,20,19,22,23,17,20,21,20,22,15,11,15,5,13,17,10,11,13,12,13,6]x_3 = range(1,32)x_10 = range(51,82)plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)plt.scatter(x_3,y_3,label="3月份")plt.scatter(x_10,y_10,label="10月份")_x = list(x_3)+list(x_10)_xtick_labels = ["三月{}日".format(i) for i in x_3]_xtick_labels += ["三月{}日".format(i-50) for i in x_10]plt.xticks(_x[::3],_xtick_labels[::3],fontproperties=font,rotation=45)plt.legend(loc="upper left",prop=font)plt.xlabel("时间",fontproperties=font)plt.ylabel("温度",fontproperties=font)plt.title("标题",fontproperties=font)plt.show()

绘制条形图

假设你获取到了内地电影票房前20的电影(列表a)和电影票房数据(列表b),那么如何更加直观的展示该数据?

a = [“战狼2”,“速度与激情8”,“功夫瑜伽”,“西游伏妖篇”,“变形金刚5:最后的骑士”,“摔跤吧!爸爸”,“加勒比海盗5:死无对证”,“金刚:骷髅岛”,“极限特工:终极回归”,“生化危机6:终章”,“乘风破浪”,“神偷奶爸3”,“智取威虎山”,“大闹天竺”,“金刚狼3:殊死一战”,“蜘蛛侠:英雄归来”,“悟空传”,“银河护卫队2”,“情圣”,“新木乃伊”,]

b[56.01,26.94,17.53,16.49,15.45,12.96,11.8,11.61,11.28,11.12,10.49,10.3,8.75,7.55,7.32,6.99,6.88,6.86,6.58,6.23] 单位:亿

绘制散点图(plt.scatter) 绘制竖向条形图(plt.bar)(适用于离散数据) 绘制直方图(适用于原始数据)

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